XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对抗
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
沙门氏菌针对抗生素的防御机制
沙门氏菌是一种粮食性的致病细菌，在全球范围内引起沙门氏菌病。此外，沙门氏菌被认为是食品安全和公共卫生的严重问题。几种包括氨基糖苷，四环素，酚和B-乳酰胺的抗菌类别用于治疗沙门氏菌感染。抗生素已经开了数十年，以治疗由人类和动物医疗保健中细菌引起的感染。然而，大量使用抗生素会在包括沙门氏菌在内的几种食源性细菌中产生抗生素耐药性（AR）。此外，沙门氏菌的多药耐药性（MDR）急剧增加。除了MDR沙门氏菌外，全球据报道，除了MDR沙门氏菌，广泛的耐药性（XDR）以及PAN耐药（PDR）沙门氏菌。因此，增加AR正在成为严重的普遍公共卫生危机。沙门氏菌开发了许多机制，以确保其对抗菌剂的生存。针对这些抗生素的最突出的防御机制包括酶促失活，通过EF伏特泵从细胞中排出药物，改变药物的结构以及改变或保护药物靶标。此外，沙门氏菌的生物膜和质粒介导的AR形成，增强了其对各种抗生素的耐药性，使其在医疗保健和食品行业环境中都是充满挑战的病原体。本综述仅着重于提供沙门氏菌中AR机制的详细概述。
t细胞上升以对抗肠道感染
媒体联系人：Gina Kirchweger gina@lji.org 848.357.7481即时释放T细胞，T细胞上升以与肠道科学家的感染作斗争，展示了一个特殊的T细胞如何通过小肠里漫游，以打击ca la jolla，ca -your ut ut ut ut ut ut ut。围绕小肠排列的细胞必须平衡两个看似矛盾的工作：吸收食物中的营养，同时保持警惕的病原体试图入侵您的身体。“这是病原体可以潜入的表面，” La Jolla免疫学研究所（LJI）助理教授Miguel Reina-Campos博士说。 “对于免疫系统来说，这是一个巨大的挑战。”那么，免疫细胞如何确保肠道安全？由LJI，加州大学圣地亚哥分校的科学家领导的新研究和艾伦免疫学研究所表明，抗原病原体的免疫细胞称为组织居民记忆CD8 T细胞（T RM细胞）经历了令人惊讶的转化，并恢复了小肠中的感染。实际上，这些细胞实际上在组织中上升较高，以在病原体传播到更深，更脆弱的地区之前对抗感染。“肠道中的组织已经发展为为免疫细胞浸润提供信号 - 将免疫细胞放置在特定的地方，因此它们具有更好的阻止病原体的能力，” Reina-Campos说，他与联合首先研究的新自然研究的第一作者和UC Sanivo和UC Sanivo的Alexander Monell一起担任了新自然研究的第一作者，并获得了UC Sanivo和联合Aneror Author Author Authorian Authorian Anegianian Heeg，M.Div。 和艾伦免疫学研究所和圣地亚哥分校的Ananda W. Goldrath博士。 新发现增加了免疫细胞适应特定组织的越来越多的证据体。和艾伦免疫学研究所和圣地亚哥分校的Ananda W. Goldrath博士。新发现增加了免疫细胞适应特定组织的越来越多的证据体。Reina-campos认为这些“组织居住”的免疫细胞可能是未来癌症的特定器官肿瘤的关键参与者。
IL-27 表达调控及其对抗病毒适应性免疫的影响
IL-27 是 IL-6/IL-12 细胞因子超家族的成员，主要由抗原呈递细胞分泌，特别是树突状细胞、巨噬细胞和 B 细胞。IL-27 具有抗病毒活性，可调节针对病毒的先天和适应性免疫反应。IL-27 在病毒感染环境中的作用尚不明确，促炎和抗炎功能均有描述。在这里，我们讨论了 IL-27 在几种人类疾病病毒感染模型中的作用的最新进展。我们重点介绍了 IL-27 表达调控的重要方面、感染不同阶段的关键细胞来源及其对细胞介导免疫的影响。最后，我们讨论了在人类慢性病毒感染的背景下更好地定义 IL-27 的抗病毒和调节（促炎与抗炎）特性的必要性。
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。